インタビュー：「The Round Trip」
編集＆整理：ユリヤ、PANews
AIの波がかつてないスピードで世界を席巻する中、計算能力（コンピューティングパワー）をめぐる「軍拡競争」がすでに始まっています。NVIDIAの時価総額が1兆ドルを突破し、AWSやGoogle Cloudなどの巨大企業がクラウドコンピューティングをほぼ独占している現在、AIイノベーターたちに大きな課題が立ちはだかっています。それは、計算能力の高度な集中化がオープンイノベーションを妨げ、AIの未来を少数企業の「囲い込み花園」に閉じ込めてしまうのではないかということです。
Snapchatに会社を6000万ドルで売却した成功実績を持ち、トップ企業向けAIコード最適化サービスを提供するProduct Scienceを創立した、Gonka AIの共同創業者であるDavidおよびDaniel Laborman兄弟は、並列計算からAR分野までの連続的な起業経験を基に、コミュニティ主導の完全分散型AI計算ネットワークを構築するという独自の視点を市場に提供しています。
DavidとDanielは、PANewsとWeb3.com Venturesが共同制作する新シリーズ「The Round Trip」のFounder’s Talkで、彼らがなぜビットコインのインフラ進化の歴史からインスピレーションを受け、オープンな金融インセンティブフレームワークを通じてAI分野で「ASIC革命」を再現し、計算コストの枠を完全に打破しようとしたのかを詳しく説明しました。また、Gonka AIがBitfuryなどの業界大手から5000万ドルの出資を引き付けた経緯や、現在の「AIバブル論」についての独自の見解を共有しました。
ゲーム、ARから分散型AIへ
PANews：DavidさんとDanielさん、ようこそ！お二人が非常に深い技術的背景を持ち、この分野で長年活動されていると伺っています。まずは、リスナーの皆さんにお二人のバックグラウンドについてお話いただけますか？
Gonka AI：皆さん、こんにちは。まず、私たちは兄弟であり、人生とキャリアが常に密接に結びついています。私たちの物語は2003年に始まり、当時から並列計算や分散型ネットワークに深い興味を持っていました。
その後、オンラインゲームの分野に足を踏み入れましたが、これは本質的に大規模な並列計算と言えます。何千人ものプレイヤーがインターネットを通じてリアルタイムで相互作用するわけです。ゲームアニメーション制作の効率を向上させ、コストを削減するために、私たちはコンピュータービジョン（Computer Vision）の分野に没頭しました。
そして、コンピュータービジョンは私たちを新たな方向性へと導きました。それがSnapchat向けARバーチャルキャラクターの開発です。この経験は非常に成功し、最終的にSnapchatが私たちの会社を6000万ドルで買収しました。これは私たちのキャリアにおける重要な転換点となりました。
さまざまなプロジェクトや企業を経る中で、私たちは常に社会全体に大きな影響を及ぼすもの、特に人々の社会的な交流の仕方を変えるものを作り出したいと願ってきました。AIが新たな形——大規模言語モデル（LLM）——として私たちの生活に入り込んできたとき、すべてが変わりました。それはもはや私たちがこれまでに知っていた機械学習ではなく、実際に対話し、問題を解決する強力なツールとなったのです。Transformerアーキテクチャに基づく新世代のAIは、単なる言語モデルではありません。画像生成、動画生成、さらに生物学、化学、物理学などの分野におけるブレークスルー、さらにはより効率的な原子力発電所の設計と運用方法まで、このAIの波はほぼすべてに影響を与えています。
これから、ロボットソフトウェアや自動運転車の急速な発展を目の当たりにするでしょう。これらの変化は非常に速いペースで進んでおり、今まさに起きています。
しかし、それに伴い、一つの懸念が生まれています。それは「ターミネーター」的なSF恐怖ではなく、現実の構図に対する憂慮です。現在、世界の約65％のクラウドコンピューティング能力が米国の3社（AWS、Google Cloudなど）に集中しており、中国のアリババやテンセントを加えると、これら5つの巨大企業が世界のクラウドコンピューティング能力の80％を支配しています。AIの中核は計算能力にあります。そして現段階のAIはほぼクラウドコンピューティングと同義です。これらの企業はAI計算能力の100％を支配しようと激しく競争しています。このまま進むと、非常に奇妙な世界に突入するでしょう。
極少数の企業がAIを実際に所有し、支配する状況が生まれます。そしてそのAIは：
- 多くの職業を取って代わり
- 経済構造全体を再構築し
- 社会の運営方法を変えるでしょう。
したがって、分散型AIは極めて重要であり、避けることのできない課題だと考えています。
これが、最終的に私たちがGonka AIに辿り着いた理由です。
PANews：確かに、あなたたちはAI分野の新人ではありません。Gonka AIを設立する前に、Product Scienceを設立し、Coatue、K5、Slow Venturesといった有名な機関から投資を受けました。この経験について、そしてそれが最終的にGonkaに至った経緯について教えていただけますか？
Gonka AI：もちろんです。私たちが以前取り組んでいたコンピュータービジョンの本質は、AIと機械学習にあります。AIの実用化が最初に進んだのは、画像生成やアニメーション制作などの分野であり、私たちもこの分野での活動を通じて機械学習業界での地位を築きました。
Snapを離れた後、私たちはProduct Scienceを設立しました。この会社では、Walmart、JP Morgan、Airbnbといった世界有数の企業にコード最適化サービスを提供するためにAIを活用しました。現在では、AIがコードを書くのを助けることが知られていますが、同様に重要なのは、そのコードが効率的に動作することを保証することです。GonkaとAIインフラの分散化に完全に注力する前は、コードの性能向上が私たちの中核業務でした。
Gonka AIの「ビットコイン的」構想
PANews：あなたたちは算力集中化の問題について言及されましたが、これは確かに懸念される問題です。最近、Cloudflareの大規模な障害が原因で暗号通貨の世界の半分が麻痺し、AWSも時折障害を引き起こし、そのたびに多くのアプリケーションに影響を及ぼしています。Gonka AIはこの問題をどのように解決するのでしょうか？Gonka AIは汎用的な分散型クラウドというよりも、AI分野に特化しているようです。
Gonka AI：そうですね、現在の算力が高度に集中している状況に直面して、私たちが見ている唯一の解決策は分散化です。
モデルレベルでは、DeepSeekのような独立系ラボが、テックジャイアントに匹敵する高品質なモデルを完全に訓練できる能力を持っていることがすでに証明されています。しかし、算力は依然として重要なボトルネックです。現在、多くの最先端ラボが大規模クラウドサービス企業が構築したインフラに依存していますが、分散化分野ではこれに匹敵する規模のソリューションがこれまでに現れていません。現在最大の分散型AI算力ネットワークであるBittensorでさえ、データセンタークラスのGPUを約5000枚しか保有していません。一方で、OpenAIやxAIなどの企業は数百万枚のトップクラスGPUを持つ巨大なクラスターを構築しています。この規模の差は非常に大きいです。
私たちは気づきました。AIを本当に人々のものとし、単一障害点を回避するための唯一の方法は、同等の規模の分散型算力ネットワークを構築することです。このとき、私たちはビットコインから大きなインスピレーションを得ました。それを「デジタルゴールド」としてだけではなく、大規模なインフラを構築するための最も偉大なフレームワークの一つとして捉えています。
過去15年間、ビットコインコミュニティは分散型アプローチを通じて信じられないほどのインフラを構築しました。現在、ビットコインネットワークは約26 GWのデータセンター規模を持ち、Google、Amazon、Microsoft、OpenAI、xAIの合計を上回ります。これは中央集権的なシステムから脱却するために世界中の無数の独立した参加者が共に築き上げた大規模なプロジェクトです。
また、ハードウェアのイノベーションスピードも驚異的です。15年間で、1TH/sのビットコイン算力を計算するためのエネルギー消費は500万ジュールからわずか15ジュールに減少し、効率が約30万倍向上しました！私たちは信じています。もし同様の変革をAI算力にもたらすことができれば、真の「算力の豊かさ」が実現し、AIは地球上のすべての人々に利用可能になるでしょう。
司会者：気づいたのですが。ビットコイン初期のインフラ大手Bitfuryが、あなたたちに5000万ドルを投資したと最近発表しました。これは市場が何らかの類似したモデルを見出していることを意味するのでしょうか？ビットコインはエネルギーを「互換可能」にしました。シベリアであろうとシリコンバレーであろうと、エネルギーは均質な算力の価値に変換できます。しかし、AIは遅延などの要因に非常に敏感です。これは課題になるのでしょうか？
Gonka AI：私たちは、算力の分野でも同じような物語が展開すると信じています。現在、NVIDIAのチップは非常に高価で、OpenAIなどの企業のデータセンター建設コストの大部分はNVIDIAに支払われています。しかし、AI分野においてもASIC（特定用途向け集積回路）の革新変革を再現することができれば、世界は全く異なるものになるでしょう。
単一の算力ユニットのハードウェアコストが大幅に下がると、エネルギーコストが再び重要な変数となります。このエコシステムに投資している、Bitfuryのような初期のマイニング企業やハードウェアメーカーは、非常に明確な合図を送っています。それは、ビットコインの初期発展と同じパターンを認識したということです。
2012年を振り返ると、GPUは主流の採掘機器でしたが、数年後にはASICが汎用チップの数十倍の効率を持ち、唯一実行可能な採掘ルートとなりました。そして、これらのASIC企業を生み出したのは、大手テックジャイアントではなく、名もなきスタートアップ企業でした。この現象が起こり得たのは、完全にビットコインの金融インセンティブフレームワークのおかげです。
- オープンな競争：あなたが誰であっても、ネットワークに最も多くの有効算力を提供できれば、最大のトークン報酬を得ることができます。
- 正のフィードバックループ：トークン価格の上昇に伴い、報酬がより魅力的になり、より多くの人々がネットワーク全体の算力を向上させる競争に参加する動機付けとなります。
- イノベーションのハードルを下げる：韓国やサンフランシスコにある小さな会社が、より効率的なチップを設計できさえすれば、大規模な営業チームや大手企業との関係、さらには従来型の投資家すら必要ありません。彼らはチップをネットワークに接続するだけで、その有効性が証明されればすぐに利益を得ることができます。
このフレームワークは、「算力の生産」というビジネスのハードルと複雑さを大幅に低下させました。私たちは、この現象がAIチップ分野でも繰り返されると確信しています。プロトコルが確立されれば、人々は自分のコンピュータ、購入したNVIDIA GPU、データセンターから借りた算力をネットワークに接続し、貢献することで報酬を得ることができるようになります。私たちは、今後1～2年で、この金融フレームワークによって推進されるイノベーションがAIネットワークに数百倍、あるいは数千倍の算力成長をもたらし、今日直面している算力のボトルネックを完全に打破すると予想しています。
分散型ネットワークは算力市場をどのように変革するのか？
PANews：このモデルは非常に興味深く、初期の暗号通貨マイナーが学校に放置されたGPUを使ってマイニングしていた話を思い出します。現在、多くの企業が高価なH100 GPUを購入していますが、それらの大半は非稼働時間が長いという課題に直面しています。彼らは、これをどう活用すればいいのか分からないようです。あなたたちのネットワークは、このようなユーザー層も引きつけているのでしょうか？
Gonka AI：私たちは、確かにこのような事例、さらにはさらにエキサイティングなケースに出会っています。非常に成功したAIスタートアップ企業の中には、初期のブームの際に投資家の資金を使って数百枚のH200 GPUを購入したものの、現在ではその半分しか有効に利用していないところもあります。
また、より一般的な事例として、多くの企業がオープンソースのモデルを運用するために大型データセンターから算力をレンタルしているケースがあります。彼らは後に、私たちのネットワークを通じてよりスマートな方法でこれを行えることに気づきました。つまり、自ら非効率的にモデルを運用するのではなく、GonkaネットワークのAPIを利用して同じサービスを受けるのです。同時に、レンタル中のGPUにGonkaのノードをインストールしてネットワークに貢献することで、トークン報酬を得ることができます。この結果、彼らは既存の方法よりもはるかに高い効率と収益を得られるようになりました。
GPUを効果的に利用するためには、数千から数万件のリクエストを同時に処理する必要があります。これは単一のプロジェクトには非常に困難です。そのため、企業は自社所有（またはレンタル）するハードウェアの低い稼働率に甘んじるか、高額なAPI費用を支払うかのいずれかを受け入れるしかありません。どちらも最も効率的な解決策ではありません。ネットワークに接続し、エコシステムの一部になることが、より良い選択肢なのです。
私たちのネットワークに参加している多くのプレイヤーは、単に「余剰」計算能力を持つだけではありません。例えば、GcoreやHyperfusionのようなデータセンターは、もともと効率的に商業運営を行う企業であり、大量の余剰容量を持っているわけではありません。しかし、ここ数ヶ月間で、彼らはGPUをGonkaネットワークに接続することで、直接顧客に貸し出すよりも高い収益を得られることに気づきました。なぜなら、ネットワークの成長による価値の上昇に参加できるからです。その結果、彼らは数百枚のGPUを貸し出し業務からネットワークに徐々に移行させています。
1 これはネットワークが数千枚のGPUから数百万枚に拡大できる鍵となります。たとえOpenAIのような大手が市場の大半のGPUを買い取ったとしても、依然として数百万枚のGPUがこれらの独立したプレイヤーの手元に分散されています。彼ら個々で競争することは難しいものの、団結すれば強力な力を形成することができます。
2 この論理は国家レベルでも同様に適用されます。
3 1年前、私たちがいくつかの国の政府とコミュニケーションを取った際、彼らの主流の考え方は「自分たちのクラスターを構築し、主権AIを作りたい」というものでした。
4 1年後、再びUAE（アラブ首長国連邦）やカザフスタンなどの国々の閣僚と会談した際、彼らは少量のGPUを持つ独立したプレイヤーとして大手と対抗することは不可能であることを明確に認識していました。
5 しかし、彼らが巨大で信頼できる分散型ネットワークに共同で参加するのであれば、各国の主権を維持しつつ競争力を持つことが可能です。なぜなら、各国が分散型ネットワークを信頼できるからです。
6 AIバブル論争：時代の潮流か、それとも特定の賭けの崩壊か？
7 PANews：8 AI分野が、巨大な熱意と急速な成長を経験していることは否定できません。しかし、投資家やユーザーの高い期待の中で、私たちは「AIバブル」に向かっているのでしょうか？多くの人がこれを2000年のインターネットバブルと比較しています。
9 Gonka AI：10 これは非常に興味深い問いです。2000年のインターネットバブルを振り返ると、当時「小さな崩壊」を経験しましたが、25年後の今日、世界がどのように変化したかを見ることができます。インターネットは現実の技術革新であり、それがもたらした経済モデルの変化も現実でした。当時の企業は、今では数兆ドル規模の巨大企業に成長し、私たちの生活を完全に変えました。
11 インターネットと比較して、AIがもたらす変革はさらに急進的かつ徹底的なものになるでしょう。12 未来の30年から50年において、誰もが自分のために工場で働いてくれる個人用ロボットを持つことを想像してみてください。これはSFではなく、まもなく実現する現実です。したがって、投資家が数百億ドルをこの技術に投入するのは、決して非合理的ではありません。
13 もちろん、過程の中で失敗する投資もあるでしょう。過去30年間のベンチャーキャピタルで起きたように、大量の資金が失われました。しかし、全体的に見れば、この分野のリターンは非常に豊富であり、実際に世界を変えてきました。
14 したがって、バブルかどうかは、あなたが見る視点に依存します。一部の企業は、誤った仮定のために破産するかもしれません。例えば、Gonkaが分散型AIの実現可能性についての判断を間違える可能性があります。反対に、現在NVIDIAに賭けたすべての投資も巨大なバブルかもしれません。
15 歴史は似たようなことを繰り返してきました。2012年、暗号通貨の話が広まる中で、NVIDIAの株価は急上昇しました。市場が同社が採掘市場を支配すると信じたからです。しかし、後にASIC革命が起き、NVIDIAはこの市場をほぼ完全に失いました。現在、AIはNVIDIAにさらに巨大な価値成長をもたらしています。なぜなら、市場がこれを数十兆ドル規模の巨大市場と予測しているからです。この予測が正しいかもしれませんが、NVIDIAが永遠に主導権を維持する保証はありません。もしAI分野でASIC革命が再び起きた場合、何が起きるでしょうか？
16 想像してみてください。現在のビットコインネットワークの全計算能力をASICマシンではなく、NVIDIAの最新のBlackwellチップを使用して再構築するとしたら、5000兆ドルの投資が必要になります！これは明らかに持続不可能です。
17 したがって、私たちが議論しているのは「AIのバブル」ではなく、「特定の企業や特定の技術路線への賭け」によって形成されたバブルかもしれません。市場がNVIDIAについての判断を誤った場合、数兆ドル規模の企業が大きな損失を被るかもしれません。しかし、それはAIそのものがバブルであることを意味するものではありません。AI技術は消え去ることはなく、その生活やビジネスを変える進行も止まらないでしょう。ただし、それを担う企業は変わる可能性があります。
18 PANews：19 私も非常に同意します。現在の私たちが「私はインターネットを使っている」とは言わず、「私はあるアプリを使っている」と言うように、そのアプリがインターネットを利用しているだけです。未来には、あらゆるアプリが何らかの形でAIを利用しているでしょう。それはあまりに身近なものとなり、私たちはその存在すら意識しないほどでしょう。
20 Gonka AI：21 完全に正しいです。もしあなたが今、NASDAQ指数の設立から現在までのK線チャートを確認したら、2000年の「巨大な危機」が数十年にわたる成長曲線の中では微々たる小さな波に過ぎないことがわかるでしょう。当時、人々はすべての商品が5年以内にオンラインで販売されると考えていましたが、それは起きませんでした。しかし、それは15年後には確かに起きました。
22 AIも同じです。ロボットが至る所に存在する未来、それは5年以内には起きないかもしれませんが、ほぼ間違いなく起きるでしょう。これを阻止できる力はありません。この観点から見ると、今後数十年で計算能力への需要が数千倍、数万倍に増えるのは必然です。私たちに必要なのは、ビットコインのように、未来の数十年にわたる長期的な経済モデルを設計し、このビジョンを支えることです。